Выявление дефектов на изделиях из силицированного графита с помощью нейронных сетей

DOI: 10.25728/avtprom.2022.01.05

Анализируются результаты работы нейронной сети, предназначенной для классификации дефектов на изделиях из силицированного графита. Приводятся рекомендации по ее использованию. Обученная сеть позволяет частично автоматизировать процедуру осмотра изделий и существенно уменьшить время осмотра, что и обуславливает актуальность проведенного исследования. Показано, что в случае распознавания дефектов достаточно использовать сети простой архитектуры. Полносвязный классификатор сети обучался для решения задачи классификации изображений по пяти категориям: дефекты типа «трещина», «скол», «отдельная пора», «скопление пор» и «бездефектная поверхность». Приводится архитектура полносвязного классификатора сети, а также настройки, использованные при обучении сети.